多模态大模型推理中的计算效率提升
在多模态大模型推理场景中，计算效率优化是部署落地的关键挑战。本文基于实际部署经验，分享几个可复现的优化策略。
1. 模型量化与压缩
通过INT8量化可以将模型大小减半，同时保持推理精度。使用TensorRT进行模型转换时，建议先在验证集上测试精度损失：
import torch
from torch import quantization
model = torch.load('multimodal_model.pth')
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model, inplace=True)
2. 异步批处理调度
采用动态批处理策略，将多个请求合并处理：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=8)
# 批量处理请求队列
batched_requests = batch_requests(request_queue, max_batch_size=32)
3. 缓存机制优化
对重复特征提取结果进行缓存，减少重复计算：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=1000)
def extract_features(image):
return model.encode(image)
这些方案在实际部署中可将推理延迟降低30-50%。
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